Хиймэл мэдрэлийн сүлжээний давхарга дахь нейронуудын тоог нэмэгдүүлэх нь цээжлэх өндөр эрсдэлийг бий болгож, хэт ачаалал өгөхөд хүргэдэг. Загвар нь сургалтын өгөгдлийн нарийн ширийн зүйл болон дуу чимээг олж мэдсэн тохиолдолд үл үзэгдэх өгөгдөл дээрх загварын гүйцэтгэлд сөргөөр нөлөөлнө. Энэ нь мэдрэлийн сүлжээг оролцуулаад машин сургалтын нийтлэг асуудал бөгөөд загварын ерөнхий чадавхийг эрс багасгадаг.
Мэдрэлийн сүлжээ нь тодорхой давхаргад хэт олон нейронтой бол сургалтын өгөгдөлд байгаа нарийн төвөгтэй хэв маягийг сурах загварын чадавхийг нэмэгдүүлдэг. Энэхүү өндөр хүчин чадал нь сүлжээг үл үзэгдэх өгөгдөлд сайн ерөнхийлсөн үндсэн хэв маягийг сурахын оронд сургалтын жишээг цээжлэхэд хүргэдэг. Үүний үр дүнд загвар нь сургалтын өгөгдөл дээр онцгой сайн гүйцэтгэлтэй байж болох ч шинэ, үл үзэгдэх өгөгдөлд нэгтгэж чаддаггүй бөгөөд энэ нь бодит хэрэглээнд муу гүйцэтгэлд хүргэдэг.
Энэ ойлголтыг илүү сайн ойлгохын тулд муур, нохойны зургийг ангилахын тулд мэдрэлийн сүлжээг сургаж байгаа жишээг авч үзье. Хэрэв сүлжээ нь тодорхой давхаргад хэт олон тооны нейронтой бол муур, нохойн шинж чанарыг ялгахын оронд сургалтын зургийн онцлог шинж чанаруудыг, тухайлбал дэвсгэр, гэрэлтүүлгийн нөхцөлийг цээжилж эхэлдэг. Энэ нь загвар нь хоёр ангиллыг ялгаж салгах үндсэн шинж чанаруудыг сураагүй тул урьд өмнө нь харж байгаагүй зургуудаар танилцуулахдаа муу гүйцэтгэлтэй болох хэт тохируулгад хүргэж болзошгүй юм.
Мэдрэлийн сүлжээний давхарга дахь нейроны тоог нэмэгдүүлэх үед хэт ачаалал өгөх эрсдэлийг бууруулах нэг нийтлэг арга бол тогтмолжуулах арга юм. Сүлжээг хэт нарийн төвөгтэй болгох, сургалтын өгөгдлийг хэт тохируулахаас урьдчилан сэргийлэхийн тулд L1, L2-ийг тогтмолжуулах, сургууль завсардах, эрт зогсоох зэрэг зохицуулалтын аргуудыг ашигладаг. Эдгээр аргууд нь сургалтын явцад хязгаарлалтуудыг бий болгож, загварыг тодорхой жишээг цээжлэхээс илүүтэйгээр өгөгдлийн үндсэн хэв маягт суралцахад анхаарлаа төвлөрүүлэхэд түлхэц өгдөг.
Хиймэл мэдрэлийн сүлжээний давхарга дахь нейронуудын тоог нэмэгдүүлэх нь загварын нарийн төвөгтэй хэв маягийг сурах чадварыг нэмэгдүүлэхийн зэрэгцээ цээжлэх, хэт тохируулах эрсдэлийг нэмэгдүүлдэг. Тохиромжтой зохицуулалтын техникийг ашиглах нь загварын нарийн төвөгтэй байдал болон ерөнхий гүйцэтгэлийн хоорондох тэнцвэрийг бий болгоход чухал ач холбогдолтой бөгөөд мэдрэлийн сүлжээ нь өгөгдөлд хэт тохируулалгүйгээр үр дүнтэй суралцах боломжийг баталгаажуулдаг.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- Хэрхэн оруулах давхаргыг ашиглан үгсийг вектор болгон дүрслэх графикт тохирох тэнхлэгүүдийг автоматаар хуваарилах вэ?
- CNN-д хамгийн их нөөц бүрдүүлэх зорилго юу вэ?
- Хувирмал мэдрэлийн сүлжээ (CNN) дахь шинж чанарыг задлах процессыг дүрсийг танихад хэрхэн ашигладаг вэ?
- TensorFlow.js дээр ажиллаж байгаа машин сургалтын загваруудад асинхрон сургалтын функцийг ашиглах шаардлагатай юу?
- TensorFlow Keras Tokenizer API үгийн хамгийн их тооны параметр хэд вэ?
- TensorFlow Keras Tokenizer API-г хамгийн түгээмэл үгсийг олоход ашиглаж болох уу?
- TOCO гэж юу вэ?
- Машин сургалтын загвар дахь хэд хэдэн эрин үе ба загварыг ажиллуулахаас урьдчилан таамаглах нарийвчлалын хооронд ямар хамааралтай вэ?
- TensorFlow-ийн мэдрэлийн бүтэцтэй сургалтын API-тай хөрш зэргэлдээх багц нь байгалийн график өгөгдөл дээр суурилсан сургалтын нэмэгдүүлсэн мэдээллийн багц үүсгэдэг үү?
- TensorFlow-ийн мэдрэлийн бүтэцтэй сургалтын програмын хөршүүдийн API гэж юу вэ?
Бусад асуулт, хариултыг EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals-аас үзнэ үү